• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.202-202
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• 2023

전 세계적으로 지구 온난화로 인해 발생한 가뭄은 사회적, 경제적, 환경적으로 막대한 피해를 야기하고 있다. 국내의 경우, 2022년부터 현재까지 지속되고 있는 가뭄 상황은 강수의 지역적 편차로 인해 남부 지역 중심으로 극심한 피해가 발생하였다. 남부 지역의 주요 용수공급원인 영산강, 섬진강권역의 용수 공급율은 예년의 57%(3.8억 톤)에 불과하며, 일부 도서·산간 지역은 용수공급이 제한되는 현상까지 발생하였다. 이러한 가뭄 피해를 대비하기 위해 초기에 모니터링을 통한 선제적 대응 방안을 구축해야 한다. 가뭄 모니터링의 경우 미계측 지역에 대한 모니터링 방법으로 주기적이고 균질한 자료를 제공 받을 수 있는 위성영상을 활용한 연구가 수행되고 있다. 가뭄을 정량적으로 분석하고 판단하기 위해 가뭄지수를 활용하고 있으며, 대표적인 가뭄지수는 지상 관측강수량자료를 활용한 확률분포 기반의 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 강수 및 기온의 변동성이 포함된 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)가 있으며, 위성영상 자료를 활용한 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI) 등이 있다. 본 연구에서는 강수와 기온을 고려한 가뭄지수인SPEI와 위성영상 기반의 가뭄지수인 ESI를 활용하여 2022년 남부 지역의 가뭄 사상을 중심으로 지표별 시공간적 변화를 분석하고자 한다. SPEI의 경우 기상관측소 지점자료의 기온과 강수량을 활용하였으며, Terra 위성의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서에서 제공되는 위성영상자료를 활용한 ESI는 미계측 지역에 대한 가뭄 판단을 위해 시·군별로 세분화하여 산정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.29-29
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• 2021

최근 물 사용에 대한 각 부문 간의 경쟁이 심화되고 있으며, 미래 기후변화에 대응하기 위해 체계적이고 효율적인 수자원 활용이 요구되고 있다. 농업용수는 우리나라 수자원의 40% 이상을 차지하고 있지만, 생활용수, 공업용수와 달리 경험에 기반한 관행적 관리가 이루어지고 있어 체계적인 관리가 필요하다. 농업용수의 체계적 관리와 분석을 위해 최신화된 수혜면적 파악 및 수혜구역 내 수로 네트워크 구축은 필수적 요소이다. 현재 활용하고 있는 농업용 저수지 수혜면적 및 수로 자료는 한국농어촌공사의 RIMS 자료를 기반으로 하고 있다. 하지만 기존 자료의 경우 준공 당시 설계기준으로 작성되거나 수년 전 갱신된 자료로 최신현황을 반영하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 직접 측량을 통한 자료 취득 또는 농림축산식품부의 스마트팜맵과 같은 대체, 보완자료가 활용되고 있다. 직접 측량의 경우 최신화된 정확한 자료 취득이 가능하지만, 많은 시간이 소요되며, 스마트팜맵의 경우 취득 주기가 1~2년으로 주기에 따라 최신자료의 활용이 어려울 수 있다. 본 연구에서는 자료 산정 시간 단축 및 최신자료 취득을 위해 고해상도 영상을 활용하고자 하였으며, 여주시 삼합저수지를 대상으로 검증하였다. 영상자료로는 위성영상, 항공영상, 드론영상을 활용하였으며, 위성영상의 경우 구글어스 프로의 2020년 11월 고해상도 영상, 국토리지정보원의 2019~2020년 51cm급 항공 영상, 2020년 10월 촬영한 4cm급 드론영상을 사용하였다. 수혜면적 산정은 기존 RIMS 자료와 스마트팜맵을 통해 확인한 수혜면적에서 영상을 통해 확인한 토지이용 변경지역을 추출하여 재산정하였으며, 수로 네트워크의 경우 RIMS 자료를 기반으로 드론영상을 통해 확인된 수로 추가 및 DEM (Digital Elevation Model) 영상을 활용한 용수 흐름도 작성을 통해 구축하였다. 본 연구에서 재산정한 수혜면적과 수로 네트워크는 정확한 용수 수요량 및 공급량 산정, 관개 효율 분석 등과 같은 농업용수 분석 전반에 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.102-107
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• 2000

침수 피해지에 대한 신속하고 정확한 지도의 제작은 홍수피해 관리와 예방을 위한 중요한 자료로 사용된다. 타 위성영상에 비하여 기상조건에 관계없이 영상자료의 획득이 용이한 레이더 영상을 이용하여 홍수피해 분석을 위한 활용 가능성을 파악하고자 하였다. 1999년 여름 경기동 북부 지역에 발생한 홍수 사상을 사례지로 하여 C-band RADARSAT 위성영상을 촬영되었는데, 침수 시점인 8월 4일 영상과 그 전후 영상을 포함하여 네 시기의 영상을 이용하였다. 영상의 기하학적 보정, 잡음의 최소화, 방사보정 등의 처리 과정을 거친 후 네 시기의 영상에서 나타나는 논의 시기별 레이더반사신호의 변화를 분석하였다. 수면, 논, 밭, 산림 등의 다양한 지표물의 시기별 반사신호를 분석한 결과, 침수되었던 논에서 뚜렷한 반사신호의 차이를 관찰할 수 있었다. 또한 홍수 이후의 영상인 8월 14일 영상을 함께 분석함으로써 침수되었던 논의 복구 상태에 따른 차이를 구분할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.313-313
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• 2018

유량 자료는 수자원 계획 및 개발, 정책결정, 관련 시설 운영 등의 가장 기초가 되는 핵심 자료이다. 하지만 전세계적으로 많은 유역에서 경제적 이유 등으로 인해 현장에서 정확한 유량 자료를 확보하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 SAR 영상을 활용한 하천의 유량 추정 기법을 개발하였다. 악천후 및 주야의 영향을 받지 않는 SAR 영상 자료인 유럽항공우주국 ESA(European Space Agency)의 Sentinel-1 영상자료와 함께 한강홍수통제소에서 제공하는 지상 관측 자료를 사용하여, 위성 영상자료에서 하천의 면적을 추출한 후 유량과의 상관관계를 분석하였다. 촬영 시간 등에 의한 위성 영상의 조도 차이에 따른 하천 면적의 오차를 제거하기 위하여 각 관측소별로 영상을 보정하였고 주변 지역에 의한 오차를 줄이기 위하여 하천유역을 분리하여 면적을 추출하였다. 이를 통해 하천 면적과 유량의 상관관계를 파악하였다. 국내 10여 개의 하천에 대하여 기법을 적용한 결과, 유량을 비교적 정확히 추정할 수 있었다. 본 연구의 결과는 미계측 유역의 수자원 관리 능력을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 항공우주기술
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• 제13권2호
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• pp.87-98
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• 2014

일반적으로 위성 영상자료 품질에 대한 요구조건 값과 사용자 측면에서의 품질사이에는 바라보는 시각에 따른 기술적인 차이가 존재한다. 실제로 아리랑위성 3호도 2012년 12월31일에 검보정 작업이 완료되어 영상자료 품질 요구조건 값들을 모두 만족하여 정상운영을 시작하였지만, 아리랑위성 3호를 위한 사용자 측면의 영상자료 품질을 별도로 정의하여 관리하고, 필요에 따라 추가 검보정 작업을 수행하고 있다. 검보정팀과 자료처리팀에서는 아리랑위성 3호 영상자료 품질보고서를 작성하여, 처리시스템에서 생성되는 영상자료의 품질을 판단하여 관리하고 있으며, 그 중에서 영상자료 품질을 저하시키는 5개의 추가 검보정 항목을 선정하였고, 현재 추가 검보정 작업을 완료하여 처리시스템에 추가하는 작업을 진행 중이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.247-250
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• 2007

다양한 지구관측위성으로부터 획득된 윈격탐사 자료들은 맴핑 환경모니터링, 재난 관리，도심 모니터링등과 같은 다양한 분야의 정보를 생성하고 분석하는데 많은 잠재력을 가지고 있다. 특별히 고해상도 위성영상의 경우 도심 지역의 다양한 정보를 손쉽게 파악이 가능하며， 이를 기반으로 효과적인 도심 관리 및 시설 투자가 이루어 질 수 있다 그러나 이러한 고해상도 위성영상의 경우 공간 해상력은 매우 좋으나분광해상력 측면에서는 많은 한계를 보이고 있는 단점을 가지고 있다 이를 보완하기 위한 방법으로 고해상도 흑백모드영상과 중${\cdot}$ 저해상도 다중분광영상 혹은 초분광영상간 영상 합성기법을 통해 분광 능력의 향상을 도모하는 기법들이 연구되어져 왔으며보다 최적의 결과를 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다 본 연구에서는 이러한 영상융합결과의 향상을 위한 방법으로 객체기반 단위의 영상합성 방법을 제시하였으벽이 결과와 화소기반 영상융합 결과와의 비교${\cdot}$ 분석도 수행해 보았다. 이를 위해 Landsat-7 ETM+ 혹백영상과 Hyperion 초분광영상을 실험대상으로 선정하여 분석하였으벽 대표적인 영상융합방법인 PCA 융합기법을 활용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.256-260
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• 2008

위성영상으로부터 적절한 정보를 추출하여 GIS(지리정보시스템)의 기반자료로 활용하기 위해서는 공간해상도와 분광해상도가 모두 우수한 양질의 고해상 영상을 확보해야 한다. 그러나 현재 운영되고 있는 위성영상은 이 두가지를 모두 만족시키지 못하므로 본 연구에서는 위성영상 융합기술을 사용할 것을 제안하였다. 그리하여 IHS PCA Wavelet 등의 융합기술들을 실험하였고 두가지 해상도를 모두 만족시키는 고해상 영상을 생산할 수 있음을 보였다. 또한, 실험 결과를 시각적 정량적으로 평가하여 IHS 융합기법이 가장 우수한 결과를 나타냄을 보였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.596-601
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• 2003

위성영상으로부터 수계영역을 분류하는 일은 홍수관련 분석을 위해서 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 홍수 발생시 취득된 RADARSAT 영상을 이용해서 산악지역의 수계영역의 분류를 목적으로 하였다. SAR 영상은 능동적 영상취득을 수행하므로 광학영상에 비해서 수계영역이 확실하게 나타나는 반면에 지형의 기복에 따른 여러 가지 왜곡현상이 발생한다. 본 연구에서는 RADARSAT 영상으로부터 수계영역의 분류를 위해 방사보정, 그림자 효과제거, 고도자료 및 경사도 자료의 활용 등의 경우로 구분하여 연구를 수행하였다. 그 결과 RADARSAT 영상만을 활용할 경우 분류의 정확도에 한계를 보였으며, RADARSAT 영상에 지형정보를 추가로 활용함으로서 정확한 수계영역을 분류할 수 있었다. 특히 RADARSAT 영상과 경사도 자료를 동시에 활용하여 수계지역을 분류하는 것이 가장 효과적임을 알 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제11권1호
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• pp.13-22
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• 2003

위성영상 이미지를 이용한 갯벌의 지형 고찰은 주기적인 자료 획득 등의 측면에서 그 유용성이 입증되어 왔다. 특히, 광학 위성영상의 근적외선 영역은 해역과 육역을 구분하는 데 있어서 유용하게 사용되고 있다. 본 연구에서는 Landsat-5 위성영상을 이용하여 갯벌의 경계선을 추출하고, 조위 자료를 고도값으로 사용하여 갯벌의 수치표고모델을 작성하였다. 수치표고모델은 갯벌의 입체적인 지형을 고찰할 수 있는 유용한 도구이며 더 나아가 갯벌 지형의 변화 탐지에도 사용될 수 있다. 강화도 남단 갯벌에 대해 90년대에 촬영된 8장의 영상을 1994년 기준으로 두 시기로 나누었고, 각각에 대해 수치표고모델을 작성하였다. 이 과정에서 각 영상 촬영 시기에 해당하는 갯벌의 면적을 계산할 수 있었고, 1994년 이후 조위의 변화에 따라 갯벌의 면적이 감소하였음을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.82-86
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• 2009

원격탐사 근적외선(NIR)과 Red 밴드의 반사도로부터 계산되는 정규식생지수(NDVI)는 구름에 오염된 곳에서는 실제보다 낮은 값으로 계산된다. 식생지수에서 구름오염 문제를 극복하는 기존의 대표적인 방법에는 보름 정도 장기간 식생지수 값 중에서 최대인 값을 취하는 MVC(Maximum Value Composite) 방법이 있다. 하지만 MVC 방법으로는 식생지수의 단기간 변동을 파악할 수 없으며, 장기간 계속 구름으로 오염된 곳은 잘못된 식생지수 값으로 계산되는 문제점이 있다. 가시광 RGB 자료로부터 snapshot 영상자료의 구름을 마스크(mask)하는 새로운 방법인 CIM(Color Index Manipulation) 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 사용하면 snapshot 영상자료에서 구름에 오염된 곳은 제외하고 오염되지 않은 곳에 대한 식생지수를 계산할 수 있다. RGB 자료에 대한 정규색상지수 NCI (Normalized Color Index) 3개 성분을 $120^{\circ}$ 간격으로 벌어진 3개 축상의 좌표로 나타낸 후 이들 3개 값의 벡터합(vector sum) 정보를 이용하여 구름을 식별하는 CIM 방법으로 위성영상에서 두꺼운 구름과 않은 구름을 구분하여 식별할 수 있다. 이 구름식별 기법을 MODIS snapshot 위성영상 자료에 적용하여 한반도의 일별(daily) 식생지수 자료를 계산하였다. 그리고 수년간의 일별 식생지수 자료로부터 한반도 식생지수의 계절적 변동을 조사하였다.